JIGE 5 (2) (2024) 1065-1077

## JURNAL ILMIAH GLOBAL EDUCATION
ejournal.nusantaraglobal.ac.id/index.php/jige
DOI: https://doi.org/10.55681/jige.v5i2.2663

## Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Desa Kondamara Kecamatan Lewa
Meliani Koku Yowa 1* , Adrianus Kabubu Hudang 1 , Yuniarti Reny Renggo 1
1 Program Studi Ekonomi Pembangunan, Universitas Kristen Wira Wacana Sumba, (Waingapu), Indonesia * Corresponding author email: melianiyowa@gmail.com

## Article Info
Article history:
Received April 28, 2024
Approved June 15, 2024

## ABSTRACT
Poverty is a complex problem caused by many interrelated factors. So, this study  will analyze the  variables that affect  poverty  in Kondamara Village,
Lewa  Subdistrict  by  analyzing  important  issues  that  can  affect  poverty. This study aims to determine the profile and factors that affect poverty in Kondamara  Village,  Lewa  Subdistrict.  The  data  collection  technique  uses primary  data  obtained  through  distributing  questionnaires  and  direct interviews with poor households and non-poor households in Kondamara Village,  Lewa  Subdistrict.  While  the  data  analysis  technique  uses  binary logistic regression analysis with the Likelihood Ratio approach. The results showed that the income of the household head and the number of family dependents had a significant influence on poverty in Kondamara Village, Lewa Subdistrict.

## ABSTRAK
Kemiskinan  merupakan  permasalahan  kompleks  yang  disebabkan  oleh banyak  faktor  yang  saling  berkaitan.  Sehingga  penelitian  ini  akan menganalisis variabel yang mempengaruhi kemiskinan di Desa Kondamara Kecamatan  Lewa  dengan  menganalisis  permasalahan  penting  yang  dapat memengaruhi kemiskinan. Penelitian ini bertujuan mengetahui profil dan faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan  di  Desa  Kondamara Kecamatan  Lewa.  Teknik  pengumpulan  data  menggunakan  data  primer yang  diperoleh  melalui  penyebaran  kuesioner  dan  wawancara  langsung dengan  rumah  tangga  miskin  dan  rumah  tangga  tidak  miskin  di  Desa Kondamara  Kecamatan  Lewa.  Sedangkan  teknik  analisis  data menggunakan analisis regresi logistik biner dengan pendekatan Likelihood Ratio.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pendapatan  kepala  rumah tangga  dan  jumlah  tanggungan  keluarga  yang  mempunyai  pengaruh signifikan terhadap kemiskinan di Desa Kondamara Kecamatan Lewa.
Keywords: Age,  Education,  Health, Income,  Number  of Family Dependents, Poverty Copyright © 2024, The Author(s). This is an open access article under the CC–BY-SA license
How to cite: Yowa, M. K., Hudang, A. K., & Renggo, Y. R. (2024). Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Desa Kondamara Kecamatan Lewa. Jurnal Ilmiah Global Education , 5 (2), 1065–1077. https://doi.org/10.55681/jige.v5i2.2663

## Yowa et al. / Jurnal Ilmiah Global Education 5 (2) (2024)

## PENDAHULUAN
Kemiskinan  menjadi  salah  satu  masalah  utama  dalam  pembangunan  ekonomi  dan menjadi pusat perhatian bagi setiap negara manapun salah satunya adalah Indonesia. Menurut Todaro  dan  Smith  (2011:16)  pembangunan  diartikan  sebagai  upaya  mencapai  tingkat pertumbuhan  pendapatan  per  kapita  yang  berkelanjutan  agar  negara  dapat  memperbanyak output yang  lebih  cepat  dibandingkan  laju  pertumbuhan  penduduk.  Pencapaian  pertumbuhan ekonomi  yang  tinggi  merupakan  salah  satu  tujuan  dari  pembangunan  suatu  negara.  Dalam jangka  panjang,  pembangunan  diharapkan  mampu  meningkatkan  kesejahteraan  masyarakat sehingga dapat mengurangi kemiskinan. Meskipun demikian, kemiskinan merupakan fenomena kompleks yang mencakup banyak hal selain aspek ekonomi.
Kemiskinan banyak terjadi di negara sedang berkembang termasuk Indonesia. Salah satu provinsi yang memiliki penduduk miskin paling banyak adalah Nusa Tenggara Timur. Dimana Provinsi NTT merupakan provinsi termiskin ketiga di Indonesia, dengan jumlah 1.131,62 ribu jiwa  dan  persentase  penduduk miskin  20,05  persen  pada  September  tahun  2022.  Fakta  bahwa kemiskinan lebih banyak terjadi di daerah pedesaan di negara-negara berkembang dibandingkan perkotaan.  Seperti  pada  kemiskinan  yang  terjadi  di  Kabupaten  Sumba  Timur  dengan  jumlah 75,28 ribu jiwa dan persentase penduduk miskin 28,22 persen pada tahun 2022 dan kemiskinan yang paling banyak terjadi di wilayah perdesaan.
Hal  ini  juga  terlihat  dari  penduduk  miskin  di  Desa  Kondamara  Kecamatan  Lewa berdasarkan proyeksi penduduk pada tahun 2023 secara keseluruhan sebanyak 2.323 jiwa yang terdiri dari 1.196 jiwa penduduk laki-laki dan 1.127 jiwa penduduk wanita. Sedangkan jumlah kepala keluarga (KK) di Desa Kondamara sebanyak 875 kepala keluarga, dimana 719 KK pria dan 156 KK wanita. Sedangkan yang termasuk dalam kategori rumah tangga miskin sebanyak 211 rumah tangga.
Berdasarkan  pada  penelitian  sebelumnya  terkait  “Analisis  Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Kemiskinan  di  Indonesia  Tahun  2016-2020”  dengan  menggunakan  analisis regresi  linear  berganda  dengan  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  tingkat  pendidikan memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  34  provinsi.  Hal  ini  diartikan  bahwa  ketika pendidikan disuatu daerah atau provinsi sudah baik maka mencerminkan kualitas sumber daya manusia  di  daerah  tersebut  juga  semakin  membaik  dan  kesehatan  berpengaruh  terhadap kemiskinan di Indonesia, hal ini sejalan dengan penelitian yang ditulis oleh Nadia dan Ali Anis bahwa kesehatan berpengaruh terhadap kemiskinan di Indonesia.
Sehingga  berdasarkan  penelitian  tersebut  kemiskinan  umumnya  lebih  banyak  di  Desa, maka dalam penelitian ini penulis ingin mengetahui bagaimana profil rumah tangga miskin dan faktor-faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  kemiskinan  yang  ada  di  Desa  Kondamara Kecamatan Lewa. Untuk menjawab masalah tersebut, digunakan teknik regresi logistik binner dimana  variabel  yang  digunakan  berupa  variabel dummy dengan  kategori  miskin  dan  tidak miskin  yang  dilihat  dari  jenis  kelmain  kepala  rumah  tangga,  tingkat  pendidikan,  kesehatan, pendapatan, usia dan jumlah tanggungan keluarga.

## METODE
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari publikasi  resmi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mengenai  persentase  penduduk  miskin  di  Provinsi NTT pada tahun 2022 dan data primer yang dikumpulkan secara langsung dari responden utama
atau  rumah  tangga  miskin  dan  tidak  miskin  di  Desa  Kondamara  Kecamatan  Lewa  melalui penyebaran  kuesioner  dan  wawancara  langsung  yang  meliputi  data  diri  responden,  status ekonomi rumah tangga dan tingkat pendidikan kepala rumah tangga serta infromasi lain terkait rumah  tangga  miskin.  Dimana  kemiskinan  sebagai  variabel  terikat  yang  mempunyai  dua kategori, yaitu; miskin dengan kategori 0, dan tidak miskin dengan kategori 1, sedangkan untuk variabel  bebas  yang  diduga  memiliki  pengaruh  terhadap kemiskinan  adalah  tingkat  pendidikan (X 1 ), kesehatan (X 2 ), pendapatan (X 3 ), usia (X 4 ), dan jumlah tanggunggan keluarga (X 5 ).
Pada  penelitian  ini  akan  dibahas  mengenai  faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan  di Desa Kondamara Kecamatan Lewa dengan menggunakan analisis regresi logistik biner. Regresi logistik biner yang merupakan suatu metode analisis data yang dapat digunakan untuk mencari hubungan antar variabel  respon (Y) yang bersifat  biner  (dichotomus) dengan variabel prediktor (X)  yang  bersifat  kategorik  atau  kontinu.  Hasil  dari  variabel  kemiskinan  memiliki  dua  kriteria, yaitu;  ”  miskin”  dan  ”tidak  miskin”  yang  dinotasikan  dengan  Y  =  0  mewakili  kemungkinan rumah  tangga  itu  miskin  dengan  probabilitas 𝜋(𝑋) dan  Y  =  1  mewakili  kemungkinan  rumah tangga  itu  tidak  miskin  dengan  probability  1  - 𝜋(𝑋), dimana  variabel  respon  Y  mengikuti distribusi  bernoulli  untuk  setiap  observasi  tunggal.  Model  regresi  logistik  multivariat  dengan  p variabel prediktor adalah sebagai berikut:
𝜋(𝑋) = 𝑒𝛽0 + 𝛽1𝑋1 + 𝑋2 + 𝑋3 + 𝑋4 + 𝑋5 + 𝛽𝑝𝑋𝑝 1  + 𝑒 𝛽0 + 𝛽1 + 𝑋1 + 𝑋2 + 𝑋3 + 𝑋4 + 𝑋5 + 𝛽𝑝𝑋𝑝
Estimasi  parameter  model  regresi  logistik  biner  dilakukan  dengan  maximum likelihood estimation .  Metode  tersebut  mengestimasi  parameter 𝛽 dengan  cara  memaksimumkan  fungsi likelihood dan mensyaratkan bahwa data harus  distribusi tertentu. Pengujian estimasi parameter merupakan  pengujian  yang  digunakan  untuk  menguji  signifikansi  koefisien 𝛽 dari  model. Pengujian  ini  dapat  menggunakan  uji  secara  simultan  maupun  parsial.  Uji  kesesuaian  model adalah  uji  untuk  mengetahui  apakah  model  sudah  sesuai  atau  belum,  dengan  kata  lain  tidak terdapat perbedaan yang berarti antara hasil pengamatan dengan hasil prediksi model. Estimasi koefisien  dari  variabel  bebas  menyatakan  slope  atau  nilai  perubahan  variabel  terikat  untuk perubahan  satu  unit  variabel  bebas.  Interpretasi  dari Ô R  merupakan  risiko  kecenderungan terjadinya  peristiwa  y  =  1  adalah  sebesar  exp  ( 𝛽 1 )  kali  risiko  atau  kecenderungan  terjadinya peristiwa  y  =  1  pada  kategori  x  =  0.  Sehingga  klasifikasi  model  digunakan  untuk  mengetahui apakah data diklasifikasikan dengan benar atau tidak.
Berdasarkan  data  yang  sudah  didapatkan  dari  hasil  penyebaran  kuesioner  kemudian dilakukan  pengolahan  dan  penyajian  data  dengan  mengidentifikasi  adanya  estimasi  parameter secara  simultan  dengan  menggunakan  uji Likelihood  Ratio, melakukan  uji  kesesuaian  model menggunakan Hosmer-Lemeshow  Goodness  of  Fit untuk  mengetahui  apakah  model  yang  sudah sesuai  data  atau  belum  dan  menginterpretasikan  model  akhir  menggunakan Odds  Ratio . Selanjutnya dalam penelitian ini, data diolah dengan bantuan Software E-Views Versi 8.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  pendidikan,  kesehatan, pendapatan,  usia  dan  jumlah  tanggungan  keluarga  terhadap  variabel  kemiskinan  di  Desa Kondamara Kecamatan Lewa.

## Yowa et al. / Jurnal Ilmiah Global Education 5 (2) (2024)

## Hasil

## Pengujian Model Logit

## Koefisien Determinasi
Pada regresi logistik penggunaan nilai koefisien berbeda dan tidak dapat digunakan untuk mengukur  garis  regresi  tersebut.  Dalam  hal  ini  sebagai  gantinya  pada  model  logistik menggunakan koefisien determinasi yang dapat dilihat dari hasil McFadden .
Tabel 1. Uji Koefisien Determinasi ( R 2 ) Hasil Uji Koefisien Determinasi McFadden R-Squared 0.789736 Sumber: Hasil Output E-views Versi 8
Diketahui pada penelitian ini memperlihatkan nilai McFadden pada hasil output estimasi koefisien  determinasi  sebesar  0.768973  dapat  dikatakan  bahwa  pada  variabel  bebas  yang ditunjukkan oleh Pendidikan, Kesehatan,  Pendapatan, Usia dan Jumlah Tanggungan Keluarga dalam model tersebut mampu menjelaskan kemiskinan yakni sebesar 76,9 persen.

## Kelayakan Model Regresi Logit
Pada  uji  kelayakan  model  regresi  selanjutnya  untuk  mengetahui  apakah  terdapat kesesuaian  pada  model  penelitian  dengan  data  penelitian,  dapat  diketahui  pada  uji  kelayakan model dengan mengukur nilai Chi Square yaitu dengan melihat hasil output pada uji Hosmer and Lemeshow’s  Goodness  of  fiit  Test. Hasil  tersebut  dapat  diketahui  dengan  membandingkan probabilitas signifikansi dengan tingkat signifikansi 𝛼 sebesar 5 persen pada hasil output.
Tabel 2. Uji Hosmer and Lemeshow’s Goodness Low Quantile of Risk High Actual Dep=0 Expect Actual Dep=1 Expect Total Obs H-L Value 1 1.E-06 6.E-06 6 5.99998 0 1.5E-05 6 1.5E-05 2 1.E-05 0.0004 6 5.99846 0 0.00154 6 0.00154 3 0.0005 0.0347 6 5.94888 0 0.05112 6 0.05156 4 5 6 7 8 9 10 0.0386 0.1177 0.5753 0.9177 0.9816 0.9995 0.9999 H-L Statistic Andrews Statistic 0.1007 0.5300 0.8819 0.9677 0.9994 0.9999 1.0000 Total 6 5 0 1 0 0 0 30 4.2411 35.0714 5.55560 4.49902 1.60158 0.35342 0.04148 0.00136 0.00021 30.0000 0 1 6 5 6 6 6 30 Prob. Chi-Sq (8) Prob. Chi-Sq 0.44440 1.50098 4.39842 5.64658 5.95852 5.99864 5.99979 30.0000 6 6 6 6 6 6 6 60 0.8347 0.0001 0.47994 0.22299 2.18476 1.25692 0.04177 0.00136 0.00021 4.24108

## (10)
Sumber: Hasil Output E-views Versi 8
Diketahui bahwa uji kelayakan model yang ditunjukkan hasil dari Hosmer and Lemeshow Test memperlihatkan  Probabilitas Chi  Square yakni  sebesar  0.8347.  Dari  hasil  uji  tersebut menunjukkan kriteria yang sesuai dengan kelayakan model regresi yakni H 0 diterima. Nilai Chi Square yakni  0.8347  >  0.05  dapat  diartikan  bahwa  tidak  ditemui  perbedaan  pada  data  estimasi model  regresi  logistik  dengan  data  observasi  penelitian,  hal  tersebut  mengindikasikan  bahwa model regresi dikatakan layak dan sudah tepat atau sesuai untuk digunakan dalam penelitian ini.

## Pengujian Akurasi Model
Setelah dilakukan  uji Hosmer and Lemeshow Test untuk memastikan  bahwa nilai  estimasi benar  dalam  penelitian,  selanjutnya  dapat  juga  menggunakan  matriks  klarifikasi  untuk mengetahui  nilai  estimasi  presentasi  yang  benar (correct) dan  salah (incorret) terhadap  variabel dependen  atau  dapat  dikatakan  menunjukkan  tingkat  persentase  kecocokan  kasus  yang diklarifikasi  benar  dan  kasus  yang  diklarifikasi  keliru.  Jika  semakin  tinggi  nilai  persentase kecocokan model maka ketepatan prediksi model regresi akan semakin baik. Berikut adalah tabel dari hasil pengujian matriks klasifikasi yang menunjukkan estimated equation .
Tabel 3. Hasil Uji Expectation Prediction Estimated Equation Dep=0 Dep=1 Total Constant probability Dep=0 Dep=1 Total P(Dep=1) <=C P(Dep=1)>C Total 28 2 30 1 29 30 29 31 60 30 0 30 30 0 30 60 0 60 Correct 28 29 57 30 0 30 % Correct 93.33 96.67 95.00 100.00 0.00 50.00 % Incorrect Total Gain* Percent Gain** 6.67 -6.67 NA 3.33 96.67 96.67 5.00 45.00 90.00 0.00 100.00 50.00

## Sumber: Hasil Output E-views Versi 8
Dari  hasil  tabel  tersebut,  dapat  dilihat  bahwa  pada  kolom estimated  equation sudah diketahui  total  hasil  dari  nilai  persentase  ketepatan  model  dalam  memprediksi  variabel kemiskinan  adalah  sebesar  95  persen  yang  artinya  menunjukkan  bahwa  persentase  ketepatan model dalam memprediksi variabel kemiskinan adalah sebesar 95 persen.

## Model Regresi Logit
Pada hasil analisis regresi logit berfungsi untuk menggambarkan atau menjelaskan output yang berhubungan dengan variabel independen dan variabel dependen pada penelitian, sehingga dalam hal ini faktor keterkaitan dari hasil regresi dapat dihubungkan dan ditaksir kembali sesuai dengan  variabel  satu  dengan  yang  lainnya.  Dalam  penelitian  ini  menggunakan  model  regresi
logistik (logistic  regression). Berikut  adalah  tabel  dari  hasil  regresi  logistik  yang  dibuat  dengan menggunakan program aplikasi E-views 8.
Tabel 4. Hasil Regresi Logistik Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob. Constanta -5.809310 4.578738 -1.268758 0.2045 Pendidikan 0.801064 1.178328 0.679831 0.4966 Kesehatan -3.059042 1.861375 -1.643431 0.1003 Pendapatan Usia JTK 3.759160 -0.036794 0.989474 1.226729 0.062509 0.497167 3.064377 -0.588614 1.990225 0.0022 0.5561 0.0466
Berdasarkan hasil output diatas, maka diperoleh persamaan model logit sebagai berikut:
𝐼𝑛
= 𝑍𝑖 = -5.809310 + 0.801064X 1 – 3.059042X 2 + 3.759160X 3 - 0.036794X 4 + 0.989474X 5
Namun  untuk  melakukan  interpretasi  mengenai  pengaruh  dari  masing-masing  variabel bebas tidak dapat secara langsung berdasarkan  nilai keofisien variabel bebas, melainkan dilihat dari  nilai Odds  Ratio. Dengan  demikian  perlu  dilakukan  perhitungan  nilai Odds  Ratio untuk melakukan  interpretasi  pengaruh  variabel  pendidikan,  kesehatan,  pendapatan,  usia  dan  jumlah tanggungan keluarga terhadap variabel kemiskinan.
Odds Ratio diartikan sebagai rasio peluang atau kemungkinan terjadinya suatu peristiwa yang  besarannya  dibandingkan  dengan  peluang  atau  kemungkinan  terjadinya  peristiwa  lain, dalam  hal  ini  adalah  variabel  dependen dummy melalui  prediksi  dari  beberapa  variabel independen.  Dimana Odds Ratio pada  penelitian  ini  adalah  kemiskinan  dengan kategori  miskin dan  tidak  miskin. Odds  Ratio dapat  disebut  dengan  eksponen  koefisien  regresi  dari  variabel independen (Exp ( 𝛽) . Odds Ratio dapat dirumuskan: Odds Ratio = e 𝛽 , dimana e adalah bilangan 2,71828 dan 𝛽 adalah koefisien masing-masing peubah.
Tabel 5. Interpretasi Hasil Odds Ratio Variabel Independen t Coefficient Z-Statistic Probability Odds Ratio Constanta -5.809.310 -1.268.758 0.2045 0.002999511 Pendidikan 0.801064 0.679831 0.4966 2.227908964 Kesehatan -3.059042 -1.643431 0.1003 0.046932732 Pendapatan Usia JTK 3.759160 -0.036794 0.989474 3.064377 -0.588614 1.990225 0.0022 0.5561 0.0466 42.91225594 0.963874697 2.689817465 Sumber: Data diolah, 2024
Persamaan  regresi  logistik  sebelumnya  diinterpretasikan  berdasarkan  hasil  analisis sebagai berikut:

## Yowa et al. / Jurnal Ilmiah Global Education 5 (2) (2024)

## Konstanta (C)
Konstanta  ini  menunjukkan  nilai  probabilitas  seseorang  berpeluang  miskin  jika  variabel independen  bernilai  dibawah  atau  <  0.05.  Dimana  nilai  konstanta  yang  diperoleh  sebesar  -5. 809310  dan  memiliki  nilai Odds  Ratio sebesar  0.002999511,  maka  bisa  diartikan  bahwa  jika variabel  independen  turun  satu  satuan  secara  rerata,  maka  variabel  dependen  juga  akan  naik sebesar  -5.809310.  Sehingga  dapat  dilihat  output  hasil  dari Uji  Z pada  setiap  variabel-variabel independen terhadap variabel dependen pada penelitian tersebut.

## Pendidikan (X1)
Variabel  pendidikan  memiliki  nilai Z-Statistic sebesar  0.679831  dengan  nilai  prob. (Signifikansi)  sebesar  0.4966  atau  >  0.05,  dapat  dikatakan  bahwa  variabel  pendidikan  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  kemiskinan.  Hal  ini  apabila  dibandingkan  dengan tingkat 𝛼 yakni 5 persen, maka dikatakan bahwa H 0 diterima dan H 1 ditolak.
Dimana  jika  pendidikan  kepala  rumah  tangga  meningkat,  maka  peluang  rumah  tangga itu  menjadi  miskin  akan  menurun.  Namun  pada  kenyataannya  yang  ada  di  Desa  Kondamara meskipun pendidikan kepala rumah tangga meningkat tetapi mereka tetap berada dalam kondisi miskin.  Karena  rata-rata  pendidikan kepala  rumah  tangga  berada  pada  tingkat  SD.  Jadi  masih adanya kemungkinan rumah tangga itu tetap miskin sebesar Odds Ratio 2,227908964.  Sedangkan nilai koefisien regresi variabel pendidikan bernilai positif (+) sebesar 0.801064. Maka dikatakan jika  variabel  pendidikan  meningkat  sebesar  0.801064  maka  peluang  variabel  kemiskinan  akan meningkat  sebesar Odds  Ratio 2.227908964,  begitu  juga  sebaliknya.  Itulah  yang  menyebabkan sehingga hubungannya positif dan tidak berpengaruh terhadap kemiskinan.

## Kesehatan (X2)
Variabel  kesehatan  memiliki  nilai Z-Statistic sebesar  -1.643431  dengan  nilai  prob. (Signifikansi)  sebesar  0.1003  atau  >  0.05,  dapat  dikatakan  bahwa  variabel  kesehatan  tidak berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  kemiskinan.  Hal  ini  apabila  dibandingkan  dengan tingkat 𝛼 yakni 5 persen, maka dikatakan bahwa H 0 diterima dan H 1 ditolak.
Dimana  jika  kesehatan  kepala  rumah  tangga  meningkat  mereka  dapat  bekerja  secara produktif  maka  peluang  rumah  tangga  itu  menjadi  miskin  akan  menurun.  Namun  pada kenyataannya  yang  ada  di  Desa  Kondamara  meskipun  kesehatan  kepala  rumah  tangga meningkat  tetapi  mereka  tetap  berada  dalam  kondisi  miskin.  Karena  rata-rata  pemeriksaan kesehatan  pada  puskesmas  terdekat  jarang  dilakukan  oleh  kepala  rumah  tangga.  Jadi  masih adanya kemungkinan rumah tangga itu tetap miskin sebesar Odds Ratio 0,046932732. Sedangkan nilai  koefisien regresi  variabel  kesehatan  bernilai  negatif  (-)  sebesar  -3.059042.  Maka  dikatakan jika  variabel  kesehatan  menurun  sebesar  -3.059042  maka  peluang  variabel  kemiskinan  akan menurun sebesar Odds Ratio 0.046932732, begitu juga sebaliknya.

## Pendapatan (X3)
Variabel  pendapatan  memiliki  nilai Z-Statistic sebesar  3.064377  dengan  nilai  prob. (Signifikansi)  sebesar  0.0022  atau  <0.05,  dapat  dikatakan  bahwa  variabel  pendapatan berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  kemiskinan.  Hal  ini  apabila  dibandingkan  dengan tingkat 𝛼 yakni 5 persen, dikatakan bahwa H 0 ditolak dan H 1 diterima.
Dimana jika pendapatan kepala rumah tangga meningkat maka peluang rumah tangga itu menjadi  miskin  akan  menurun.  Namun  pada  kenyataannya  yang  ada  di  Desa  Kondamara
meskipun pendapatan kepala rumah tangga meningkat mereka tetap ada dalam kondisi miskin. Karena  rata-rata  yang  bekerja  dan  memperoleh  penghasilan  dalam  rumah  tangga  itu  hanya kepala  rumah  tangga  dan  membiayai  seluruh  anggota  rumah  tangga.  Jadi  masih  adanya kemungkinan  rumah  tangga  itu  tetap  miskin  sebesar Odds  Ratio 42,91225594.  Sedangkan  nilai koefisien regresi variabel pendapatan bernilai positif (+) sebesar 3,759160. Maka dikatakan jika variabel  pendapatan  meningkat  sebesar  3,759160  maka  peluang  variabel  kemiskinan  akan meningkat sebesar Odds Ratio 42,91225594, begitu juga sebaliknya.

## Usia (X4)
Variabel usia memiliki nilai Z-Statistic sebesar -0.588614 dengan nilai prob. (Signifikansi) sebesar 0.5561 atau >0.05, dapat dikatakan variabel usia tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel  kemiskinan.  Hal  ini  apabila  dibandingkan  dengan  tingkat 𝛼 yakni  5  persen,  dikatakan bahwa H 0 diterima dan H 1 ditolak.
Dimana jika usia kepala rumah tangga produktif mereka dapat bekerja secara maksimal maka peluang rumah tangga itu menjadi miskin akan menurun. Namun pada kenyataannya yang ada di Desa Kondamara meskipun usia kepala rumah tangga produktif mereka tetap ada dalam kondisi  miskin.  Karena  rata-rata  usia  kepala  rumah  tangga  yang  masih  produktif  tidak mempunyai pekerjaan tetap dengan pengahsilan yang tinggi dan sebagian kepala rumah tangga berada pada usia tidak produktif (>65) tahun. Jadi masih adanya kemungkinan rumah tangga itu tetap  miskin  sebesar Odds  Ratio 0,963874697.  Sedangkan  nilai  koefisien  regresi  variabel  usia bernilai  negatif  (-)  sebesar  -0.036794.  Maka  dikatakan  jika  variabel  usia  menurun  sebesar  - 0.036794,  maka  peluang  variabel  kemiskinan  akan  menurun  sebesar Odds  Ratio 0,963874697, begitu juga sebaliknya.

## Jumlah Tanggungan Keluarga (X5)
Variabel  jumlah  tanggungan keluarga  memiliki  nilai Z-Statistic sebesar  1.990225  dengan nilai  prob.  (Signifikansi)  sebesar  0.0466  atau  <  0.05,  maka  dapat  dikatakan  variabel  jumlah tanggungan  keluarga  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  kemiskinan.  Hal  ini  apabila dibandingkan dengan tingkat 𝛼 yakni 5 persen, dikatakan bahwa H 0 ditolak dan H 1 diterima.
Dimana jika jumlah tanggungan anggota keluarga kepala rumah tangga meningkat maka peluang rumah tangga itu menjadi miskin akan meningkat. Pada kenyataannya yang ada di Desa Kondamara  jumlah  tanggungan  kepala  rumah  tangga  sebanyak  0-5  orang  dalam  satu  rumah tangga  dengan  rata-rata  yang  bekerja  hanya  kepala  rumah  tangga  dengan  pendidikan  dan persentase  pendapatan  yang  rendah  sehingga  mereka  tetap  berada  dalam  kondisi  miskin.  Jadi masih  adanya  kemungkinan  rumah  tangga  itu  tetap  miskin  sebesar Odds  Ratio 2,689817465. Sedangkan nilai koefisien regresi variabel pendapatan bernilai positif (+) sebesar 0,989474. Maka dikatakan jika variabel jumlah tanggungan keluarga meningkat sebesar 0.989474 maka peluang variabel kemiskinan akan meningkat sebesar Odds Ratio 2,689817465, begitu juga sebaliknya.

## Uji Hipotesis

## Parsial
Pada  uji  Z  digunakan  untuk  mengetahui  hubungan  antara  variabel  independen  (bebas) yang dilakukan secara individu (parsial) apakah dapat berpengaruh terhadap variabel dependen pada  penelitian.  Hasil  uji  Z  dapat  diketahui  dari  nilai  probabilitas  pada  variabel  dibandingkan dengan  dengan  tingkat  signifikansi  terhadap 𝛼 (0.05).  Apabila  probabilitas  > 𝛼 0.05 ,  maka  H0
diterima  atau  sesuai  data  dan  H1  ditolak  atau  tidak  sesuai  dengan  data.  Hal  tersebut  dapat diartikan  bahwa  variabel  independen  pada  penelitian  tidak  berpengaruh  signifikan  atau  negatif terhadap  variabel  dependen,  begitu  pun  sebaliknya  apabila  probabilitas  < 𝛼 0.05 maka  H1 diterima  atau  tidak  sesuai  data  dan  H0  ditolak  atau  sesuai  dengan  data.  Hal  tersebut  dapat diartikan bahwa variabel independen pada penelitian tersebut berpengaruh signifikan atau positif terhadap variabel dependen.
Tabel 6. Uji Likelihood Ratio (LR) Hasil Uji LR Statistic 63.96137 Prob (LR statistic) 0.000000

## Sumber: Hasil Output E-Views Versi 8
Pada output estimasi diatas, diketahui Probabilitas ( LR statistics ) sebesar 0.000000 < 0.05, dari  output  tersebut  dikatakan  bahwa  estimasi  untuk  menolak  H 0 dan  menerima  H 1 .  Hasil  ini diartikan  variabel  independen  dalam  penelitian  secara  bersama-bersama  dapat  mempengaruhi variabel dependen.

## Pembahasan
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  pendidikan,  kesehatan, pendapatan,  usia  dan  jumlah  tanggungan  keluarga  terhadap  variabel  kemiskinan  di  Desa Kondamara Kecamatan Lewa.

## Pengaruh Pendidikan Terhadap Kemiskinan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan diperoleh nilai probabilitas 0.4966 > 𝛼 (0.05).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  pendidikan  secara  parsial  tidak  berpengaruh signifikan  terhadap  variabel  kemiskinan  di  Desa  Kondamara  Kecamatan  Lewa.  Tingkat pendidikan  yang  diukur  dari  rata-rata  lama  sekolah  12  tahun  untuk  mengetahui  kualitas pendidikan kepala rumah tangga di Desa Kondamara  dapat  diasumsikan tinggi dan rendahnya pendidikan  tidak  berpengaruh  terhadap  kemiskinan.  Investasi  pendidikan  akan  mampu meningkatkan  kualitas  sumber  daya  manusia  yang  diperlihatkan  oleh  meningkatnya pengetahuan  dan  ketrampilan  seseorang  dan  peningkatan  pengetahuan  dan  keahlian  akan mendorong produktivitas kerja seseorang (A, Zaqiah 2023).
Namun  pada  kenyataannya  tingkat  pendidikan  yang  ada  di  Desa  Kondamara  dengan jumlah responden 60 orang rumah tangga miskin yang dilihat dari tidak sekolah 20 persen, SD 67 persen, SMP 6 persen, dan SMA 7 persen yang menunjukkan bahwa masih sangat rendahnya pendidikan  dan  memberikan  dampak  yang  tidak  signifikan  terhadap  kemiskinan.  Hal  ini disebabkan karena masih banyak kepala rumah tangga yang putus sekolah. Hasil penelitian yang menyatakan rata-rata lama sekolah justru berpengaruh positif terhadap peningkatan kemiskinan. Hal  ini  dikarenakan  rata-rata  lama  sekolah  yang  ada  di  Indonesia  masih  terlalu  rendah,  yaitu pada tingkat Sekolah Menengah Pertama (SMP) 7 sampai 9 tahun. Rendahnya tingkat rata-rata lama sekolah menyebabkan kurangnya daya saing masyarakat dalam kemampuan dan keahlian untuk  mencari  pekerjaan.  Kondisi  inilah yang  menyebabkan  tingkat  produktivitas  yang  rendah
dan  kurangnya  pendapatan  yang  berujung  pada  peningkatan  kemiskinan.  Hasil  penelitian  ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan (Mandey dkk,2023)

## Pengaruh Kesehatan Terhadap Kemiskinan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan diperoleh nilai probabilitas 0.1003 > 𝛼 (0.05).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  kesehatan  secara  parsial  tidak  berpengaruh signifikan terhadap variabel kemiskinan di Desa Kondamara Kecamatan Lewa. Kesehatan yang dilihat pemerikasaan setiap bulan pada puskesmas terdekat untuk melakukan pemeriksaan fisik, riwayat penyakit pada responden yang bertujuan untuk menjaga dan memantau kesehatan dari kepala  rumah  tangga  sehingga  dapat  bekerja  secara  produktif.  Suatu  kondisi  kesehatan  yang bertujuan  agar  masyarakat  pekerja  memperoleh  derajat  kesehatan  setinggi-tingginya  baik jasmani,  rohani  maupun  sosial  dengan  usaha  pencegahan  daan  pengobatan  terhadap  penyakit atau ganguan kesehatan yang disebabkan oleh pekerjaan dan lingkungan kerja maupun penyakit umum (UU Pokok Kesehatan RI No. 9 Th. 1960 Bab 1 Pasal II).
Namun,  pada  kenyataannya  pemeriksaan  kesehatan  yang  ada  di  Desa  Kondamara dengan  jumlah  responden  60  orang  rumah  tangga  miskin  yang  dilihat  dari  tidak  pernah melakukan  pemeriksaan  pada  setiap  bulan  sebesar  5  persen,  sering  melakukan  pemeriksaan 22 persen dan responden yang  jarang melakukan pemeriksaan kesehatan pada puskesmas terdekat sebesar  73  persen  yang  menunjukkan  bahwa  masih  rendahnya  tingkat  kepedulian  terhadap kesehatan  dari  responden  tersebut  dan  memberikan  dampak  yang  tidak  signifikan  terhadap kemiskinan.  Hal  ini  karena  sebagian  dari  responden  masih  menggunakan  cara  dan  bahan tradisional.
Penelitian  ini  sejalan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Islami,  2013),  kesehatan  tidak berpengaruh pada kemiskinan karena angka harapan hidup tidak menjadi sebuah jaminan bahwa seseorang dapat bekerja dengan baik. Usia produktif, kesehatan fisik dan kesehatan mental lebih mencerminkan kesehatan seseorang bila dibandingkan dengan angka harapan hidup.

## Pengaruh Pendapatan Terhadap Kemiskinan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan, diperoleh nilai probabilitas 0.0022 < 𝛼 (0.05).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  pendapatan  secara  parsial  berpengaruh  signifikan terhadap  variabel  kemiskinan  di  Desa  Kondamara  Kecamatan  Lewa.  Pendapatan  yang  dilihat dari  tingkat  pendidikan  dan  penghasilan  kepala  rumah  tangga  miskin  yang  ada  di  Desa Kondamara  memiliki  rata-rata  Rp.  500.000-2.000.000  (15%)  per  bulan  sesuai  dengan pekerjaannya yang lebih dominan pada bidang pertanian.
Namun  pada  kenyataannya  yang  terjadi  di  Desa  Kondamara  menunjukkan  bahwa semakin  tinggi  pendapatan  yang  diperoleh  maka  peluang  masyarakat  untuk  menjadi  miskin semakin  tinggi  pula.  Hal  ini  karena  dilihat  berdasarkan  fakta  pada  data  sebelumnya  terhadap pekerjaan  kepala  rumah  tangga,  jumlah  anggota  yang  bekerja  dalam  satu  rumah  tangga  dan pengeluaran  bahan  pangan  dan  non  pangan  rumah  tangga  miskin  di  Desa  Kondamara  yang sangat  tinggi  sehingga  masyarakat  menjadi  miskin.  Dimana  pengeluaran  paling  tinggi  terjadi pada  pengeluaran  untuk  bahan  minum  seperti  kopi,  gula,  teh  dan  pengeluaran  bahan  bakar minyak seperti bensin, solar, minyak tanah setiap bulannya. Hal ini dibuktikan berdasarkan hasil analisis  pada  gambar  4.8  pengeluaran  bahan  pangan  dan  gambar  4.9  pengeluaran  bahan  non pangan. (Anus Asur et al ., 2023) “semakin besar pendapatan seseorang maka akan semakin besar pula pengeluaran konsumsi”
Hasil  penelitian  ini  didukung  oleh  penelitian  (Ardiana  &  Karmini,  2014)  yang menunjukkan bahwa secara parsial pendapatan berpengaruh signifikan terhadap pola konsumsi rumah tangga miskin.

## Pengaruh Usia Terhadap Kemiskinan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan diperoleh nilai probabilitas 0.5561 > 𝛼 (0.05).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  usia  secara  parsial  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap variabel kemiskinan di  Desa  Kondamara Kecamatan Lewa karena seluruh responden berada pada usia rata-rata 26-65 tahun.
Namun  pada  kenyataannya  kepala  rumah  tangga  yang  berada  pada  usia  26-60  tahun sebanyak  73  persen  yang  merupakan  umur  produktif  untuk  bekerja  mampu  memperoleh pendapatan  yang  lebih  tidak  memperoleh  pendapatan  yang  besar  karena  pekerjaan  yang  tidak tetap dibandingkan umur kepala rumah tangga yang > 65 tahun sebanyak 27 persen yang tidak termasuk  pada  umur  produktif.  Usia  produktif  dari  kepala  rumah  tangga  yang  ada  di  Desa Kondamara  juga  memberikan  pengaruh  yang  besar  untuk  dapat  bekerja  secara  maksimal  dan memperoleh  pendapatan  yang  lebih  besar.  Namun  pengalaman  dan  kemampuan  bekerja  dari sebagian  besar  anggota  dan  kepala  keluarga  yang  relatif  terbatas  pada  aktivitas  pertanian tradisional  memberikan  keterbatasan  kemampuan  dari  para  rumah  tangga  miskin  dalam melakukan peningkatan kesejahteraan keluarganya (Ramadiani, 2017).
Penelitian  ini  sejalan  dengan  pendapat  Zega  (2013)  bahwa  umur  merupakan  salah  satu yang dijadikan sebagai acuan dalam memperoleh pendapatan.

## Pengaruh Jumlah Tanggungan Keluarga Terhadap Kemiskinan
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan diperoleh nilai probabilitas 0.0466 < 𝛼 (0.05).  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  jumlah  tanggungan  keluarga  secara  parsial berpengaruh signifikan terhadap variabel kemiskinan di Desa Kondamara Kecamatan Lewa.
Kenyataannya  jumlah  tanggungan  keluarga  berdasarkan  responden  yang  ada  di  Desa Kondamara rata-rata sebanyak 0-5 orang dalam satu keluarga baik itu istri dan anak-anak serta anggota  rumah  tangga  lainnya  yang  harus  dipenuhi  kebutuhan  sehari-hari  dan  memerlukan biaya.  Jika  kebutuhan  harus  terpenuhi  maka  kepala  rumah  tangga  juga  harus  mendapatkan pekerjaan yang layak dan memperoleh penghasilan yang besar akan tetapi rata-rata yang bekerja dalam  satu  rumah  tangga  itu  sendiri  hanyalah  kepala  rumah  tangga.  Karena  semakin  besar jumlah  tanggungan  kepala  rumah  tangga  maka  semakin  besar  pula  pengeluaran.  Sulitnya lapangan  pekerjaan  dan  rendahnya  pendapatan  menyebabkan  seseorang  lebih  berat  dalam meningkatkan  kesejahteraan  hidupnya,  apalagi  jika  ditambah  dengan  banyaknya  anggota keluarga yang ditanggung (Zainullah, 2015).
Penelitian ini sejalan dengan teori berdasarkan BPS dengan kriteria pengeluaran minimal untuk  pangan  dan  non  pangan  dari  data  susenas  (BPS,2014),  terlihat  selama  sepuluh  tahun terakhir (2003-2013) tingkat kemiskinan di Indonesia terus menerus baik absolut maupun relatif, namun sampai dengan akhir tahun 2013 kondisi kemiskinan masih memprihatinkan dan masih jauh  dari  yang  ditargetkan  MDG S .  Bappenas  menganalisis  target  penurunan  kemiskinan  pad tahun 2015 masih relatif belum tercapai (Bappenas 2012).
KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan  di  Desa Kondamara Kecamatan Lewa dengan menggunakan analisis regresi logistik, secara keseluruhan yang dilihat dari profil rumah tangga miskin dan faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan maka  dapat  disimpulkan  bahwa  profil  rumah  tangga  miskin  yang  ada  di  Desa  Kondamara Kecamatan Lewa yang dilihat dari jenis kelamin kepala rumah tangga rata-rata berjenis kelamin laki-laki dan pekerjaan kepala rumah tangga rata-rata petani dengan tingkat pendidikan SD dan rata-rata  jumlah  tanggungan  keluarga  sebanyak  lima  orang.  Faktor-faktor  yang  mempunyai pengaruh  signifikan  terhadap  kemiskinan  di  Desa  Kondamara  Kecamatan  Lewa  yaitu pendapatan dan jumlah tanggungan keluarga.
Dengan melihat kondisi kemiskinan di Desa Kondamara Kecamatan Lewa, maka perlu dilakukan  perbaikan  terhadap  persoalan  tersebut,  maka  Pendidikan  menjadi  salah  satu  faktor penting  yang  dapat  mengentaskan  kemiskinan  terhadap  perbaikan  perekonomian  masyarakat. Karena  rata-rata  pendidikan  kepala  rumah  tangga  berada  pada  tingkat  SD  dengan  pekerjaan sebagai  petani/pekebun,  yang  menyebabkan  rendahnya  pendapatan  dan  memunculkan  bahwa kepala  rumah  tangga  dalam  usia  produktif  namun  tetap  berada  dalam  kemiskinan.  Sehingga perlu diadakan pelatihan atau kursus tambahan yang dapat meningkatkan ketrampilan keahlian mereka pada bidang pertanian untuk meningkatkan pendapatan dan anggota rumah tangga yang sudah termasuk dalam kategori usia kerja diharapkan dapat mencari pekerjaan agar mendukung pendapatan  kepala  rumah  tangga  sehingga  tidak  terjadinya  rasio  ketergantungan  terhadap  satu orang pekerja.

## DAFTAR PUSTAKA
Badan Pusat Statistik. (2022). Provinsi Nusa Tenggara Timur Dalam Angka . Nusa Tenggara Timur. BPS Nusa Tenggara Timur. https://ntt.bps.go.id/publication/2022/02/25/cc3b48ec498e16518636e415/provinsi- nusa-tenggara-timur-dalam-angka-2022.html
Badan Pusat Statistik Nasional, Profil Kemiskinan Di Indonesia.
https://www.bps.go.id/pressrelease/2018/07/16/1483/persentase-penduduk-miiskin- maret-2018 turun-menjadi-9-82-persen.html (Diakses 20 Februari 2019).
Hendayanti,  N.  P.  N.,  &  Nurhidayati,  M.  (2020).  Regresi  Logistik  Biner  dalam  Penentuan Ketepatan  Klasifikasi  Tingkat  Kedalaman  Kemiskinan  Provinsi-Provinsi  di Indonesia. Sainstek: Jurnal Sains dan Teknologi , 12 (2), 63-70. https://ojs.iainbatusangkar.ac.id/ojs/index.php/sainstek/article/view/2483
Mandey,  D.  R.,  Engka,  D.  S.,  &  Siwu,  H.  F.  D.  (2023).  Analisis  Pengaruh Produk  Domestik Regional Bruto, Rata-rata Lama Sekolah, dan Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Kemiskinan di Kabupaten Kepulauan Talaud. Jurnal Berkala Ilmiah Efisiensi , 23 (1), 37-48. https://ejournal.unsrat.ac.id/index.php/jbie/article/view/44339
Mulyanti,  H.  (2018).  FAKTOR-FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI  TINGKAT
KEMISKINAN (Studi Kasus di Provinsi Aceh Tahun 2011-2015).
https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/6463
Oktaviana,  D.,  Primandhana,  W.  P.,  &  Wahed,  M.  (2021).  Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan Ekonomi,  Upah  Minimum  Kabupaten,  dan  Pengangguran,  Terhadap  Kemiskinan  di Kabupaten Madiun. Syntax Idea , 3 (5), 1034-1049. https://jurnal.syntax-idea.co.id/index.php/syntax-idea/article/view/1183
Permatasari,  V.  B.  D.  (2019). Analisis  Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi,  Indeks  Pembangunan Manusia, Tingkat Pengangguran, Upah Minimum Terhadap Kemiskinan di Jawa Timur Tahun 2012-2017 (Doctoral dissertation, Universitas Brawijaya). http://repository.ub.ac.id/id/eprint/174663
Pradipta,  S.  A.,  &  Dewi,  R.  M.  (2020).  Pengaruh  rata-rata  lama  sekolah  dan  pengangguran terbuka terhadap kemiskinan. Jurnal Pendidikan Ekonomi (JUPE) , 8 (3), 109-115. https://ejournal.unesa.ac.id/index.php/jupe/article/view/36357
Pratama,  Y.  C.  (2014).  Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kemiskinan  di Indonesia. Esensi: Jurnal Bisnis dan Manajemen , 4 (2). https://journal.uinjkt.ac.id/index.php/esensi/article/view/1966/0 Priseptian,  L.,  &  Primandhana,  W.  P.  (2022,  January).  Analisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi  kemiskinan.  In FORUM  EKONOMI:  Jurnal  Ekonomi,  Manajemen  dan Akuntansi (Vol. 24, No. 1, pp. 45-53). https://journal.feb.unmul.ac.id/index.php/FORUMEKONOMI/article/view/10362
Purwanto,  A.,  &  Taftazani,  B.  M.  (2018).  Pengaruh  jumlah  tanggungan  terhadap  tingkat kesejahteraan  ekonomi  keluarga  pekerja  k3l  Universitas  Padjadjaran. Focus:  Jurnal Pekerjaan Sosial , 1 (2), 33-43. https://journal.unpad.ac.id/focus/article/view/18255 Putri,  N.  I.  (2019).  Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia,  PengangguranDan JumlahPenduduk Terhadap Tingkat Kemiskinan Di Aceh Bagian Timur. Jurnal Samudra Ekonomika , 3 (1), 34-46. https://www.ejurnalunsam.id/index.php/jse/article/view/1295 Safitri,  S.  E.,  Triwahyuningtyas,  N.,  &  Sugianto,  S.  (2022).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mempengaruhi  Tingkat  Kemiskinan  Di  Provinsi  Banten. Sibatik  Journal:  Jurnal  Ilmiah Bidang Sosial, Ekonomi, Budaya, Teknologi, Dan Pendidikan , 1 (4), 259-274. https://www.publish.ojs-indonesia.com/index.php/SIBATIK/article/view/30 Sriyana, S. S. M. S. (2021). PERUBAHAN SOSIAL BUDAYA . CV Literasi Nusantara Abadi.
Utami, R. R. (2018). Analisis Regresi Probit Biner pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan Rumah  Tangga  di  Kecamatan  Pujut  Kabupaten  Lombok  Tengah (Doctoral  dissertation, Universitas Mataram). http://eprints.unram.ac.id/id/eprint/7721.
Zaqiah,  A.,  Triani,  M.,  &  Yeni,  I.  (2023).  Pengaruh  Pendidikan,  Pengangguran  dan  Jumlah Penduduk  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Indonesia. Jurnal  Kajian  Ekonomi  dan
Pembangunan , 5 (3 Sept), 33-42.
https://ejournal.unp.ac.id/students/index.php/epb/article/view/15284